Geri Dön

Prediction breast cancer in fine needle aspiration images using machine learning

Makine öğrenmeyi kullanarak ince iğne aspirasyon görüntülerinde meme kanseri tahmini

  1. Tez No: 799861
  2. Yazar: LAYTH ADNAN MAJEED ALABDALI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 90

Özet

Yılda tahmini 1,5 milyon yeni vaka ile meme kanseri, hastalığın yüksek ölüm oranı nedeniyle dünya çapında kritik bir sağlık sorunudur. Aynı zamanda kadınlar arasında en sık görülen kanserdir ve dünya çapında bu demografideki tüm kanser vakalarının %16'sını oluşturmaktadır. Mamografi, meme kanserini erken evrelerinde tespit etmenin en başarılı yoludur ve erken müdahaleye olanak tanır. Meme kanseri erken evrelerinde ultrason, manyetik rezonans görüntüleme ve bilgisayarlı tomografi kullanılarak tespit edilebilir, ancak bu yöntemler bu anormallikleri araştırma ve teşhis etmede diğer yöntemler kadar iyi değildir. dijital mamografi görüntüleri kullanılarak kanserli tümörler. Bu sayede radyolog uzmanları tarafından gerçekleştirilen bu görüntülerin teşhis çalışması, bu çalışmada sunulan metodoloji ile geliştirilecek sistem tarafından desteklenecektir. Bu nedenle, önerilen metodoloji ile hızlı ve etkili bir teşhis hastalığın tedavisi için temel öneme sahip olduğundan, teşhisin çevikliğinin ve etkinliğinin artması ve böylece hastaların iyileşme şanslarının artması bekleniyordu. .

Özet (Çeviri)

Breast cancer, with an estimated 1.5 million new cases per year, is a critical worldwide health problem owing to the disease's high fatality rate. It is also the most common cancer among women, accounting for 16% of all cancer cases in this demographic globally. Mammography is the most successful way for detecting breast cancer in its early stages, allowing for early intervention. Breast cancer may be detected in its early stages using ultrasound, magnetic resonance imaging, and computational tomography, albeit these methods are not as good in investigating and diagnosing these abnormalities as other ways This work aims to develop a methodology that is capable of identifying and classifying cancerous tumors using digital mammography images. In this way, the diagnostic work of these images, carried out by radiologist specialists, will be supported by the system to be developed through the methodology presented in this work. Therefore, with the proposed methodology, it was expected an increase in the agility and effectiveness of the diagnosis and, thus, to increase the chances of cure of the patients, since a rapid and effective diagnosis is of fundamental importance for the treatment of the disease.

Benzer Tezler

  1. Predicting breast cancer in fine needle aspiration images using machine learning

    Meme kanserini iyi tahmin etmekiğne aspirasyon görüntüleri kullanılmasımakine öğrenme

    LUAY HANI ABBAS AL-SAMMARRAIE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM

  2. Akciğer kitlelerinde transtorasik ince iğne aspirasyon biyopsisi (TTİİAB) öncesi pnömotoraks öngörülebilirliğinin derin öğrenme yöntemi ile değerlendirilmesi

    Evaluation of pneumothorax predictionability by deep learning method before transtoraci̇c fi̇ne needle aspirati̇on biopsy (TTİİAB) in lung masses

    VUSAL MAMMADLI

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Radyoloji ve Nükleer Tıpİstanbul Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞÜKRÜ MEHMET ERTÜRK

  3. Sağlık sektöründe veri madenciliği

    Data mining in health sector

    LEVENT YALÇIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mühendislik BilimleriMilli Savunma Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SABAHATTİN KEREM AYTULUN

  4. Palpabl meme kitlelerinin tanısında ince iğne aspirasyon biyopsisinin yeri

    The Value of fine needle aspiration biopsy on palpable breast masses

    MURAT ARIDOĞAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Genel CerrahiTrakya Üniversitesi

    Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEKİ HOŞCOŞKUN

  5. Meme kanserinde aksiller lenf nodu tutulumunun ultrasonografi eşliğinde ince iğne aspirasyonu ile değerlendirilmesi

    Assesment of axillary lymph node metastasis in breast cancer with ultrasound guided fine needle aspiration biopsy

    AYŞEGÜL ÖZ AKSU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Radyoloji ve Nükleer TıpHacettepe Üniversitesi

    Radyodiagnostik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİGEN BAŞARAN DEMİRKAZIK